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基于生成对抗网络的异质人脸图像合成:进展与挑战
被引量:
5
1
作者
黄菲
高飞
+2 位作者
朱静洁
戴玲娜
俞俊
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第6期660-681,共22页
异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以...
异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要回顾了异质人脸图像合成的发展历史,并从异质人脸图像合成的应用进展、模型结构、性能评估、数据集和定性分析等方面综述了该领域最新的关键技术的发展情况,展望了异质人脸图像合成面临的挑战以及其关键技术的发展趋势.
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关键词
生成对抗网络
异质人脸图像合成
图像风格转换
深度学习
数字艺术
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职称材料
基于Louvain算法的作者合著网络社区划分研究
被引量:
8
2
作者
褚叶祺
丁佳骏
《高技术通讯》
CAS
2021年第3期257-262,共6页
对作者合著网络进行社区划分有助于挖掘科研人员的合作和交流模式。采用Louvain算法将C-DBLP作者发文合作关系公开数据集进行了社区划分,并采用模块度对划分结果进行评估。结果表明,Louvain算法能够快速高效地处理具有数千个节点的网络,...
对作者合著网络进行社区划分有助于挖掘科研人员的合作和交流模式。采用Louvain算法将C-DBLP作者发文合作关系公开数据集进行了社区划分,并采用模块度对划分结果进行评估。结果表明,Louvain算法能够快速高效地处理具有数千个节点的网络,与LED算法和GN算法相比,能更有效地进行社区划分。研究结果揭示了各个学科不同的合作交流模式,有助于挖掘潜在的合作团体,为学科合作研究提供帮助。
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关键词
作者合著网络
社区划分
Louvain
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职称材料
融合知识表征的多模态Transformer场景文本视觉问答
被引量:
2
3
作者
余宙
俞俊
+1 位作者
朱俊杰
匡振中
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2022年第9期2761-2774,共14页
目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任...
目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任务以量化模型对场景文字的理解能力,并构建相应的基准评测数据集TextVQA(text visual question answering)和ST-VQA(scene text visual question answering)。本文聚焦场景文本视觉问答任务,针对现有基于自注意力模型的方法存在过拟合风险导致的性能瓶颈问题,提出一种融合知识表征的多模态Transformer的场景文本视觉问答方法,有效提升了模型的稳健性和准确性。方法对现有基线模型M4C(multimodal multi-copy mesh)进行改进,针对视觉对象间的“空间关联”和文本单词间的“语义关联”这两种互补的先验知识进行建模,并在此基础上设计了一种通用的知识表征增强注意力模块以实现对两种关系的统一编码表达,得到知识表征增强的KR-M4C(knowledge-representation-enhanced M4C)方法。结果在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上,将本文KR-M4C方法与最新方法进行比较。本文方法在TextVQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,在不增加额外训练数据的情况下,测试集准确率提升2.4%,在增加ST-VQA数据集作为训练数据的情况下,测试集准确率提升1.1%;在ST-VQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,测试集的平均归一化Levenshtein相似度提升5%。同时,在TextVQA数据集中进行对比实验以验证两种先验知识的有效性,结果表明提出的KR-M4C模型提高了预测答案的准确率。结论本文提出的KR-M4C方法的性能在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上均有显著提升,获得了在该任务上的最好结果。
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关键词
场景文本视觉问答
知识表征
注意力机制
TRANSFORMER
多模态融合
原文传递
面向复杂UML的Markov建模方法研究
被引量:
1
4
作者
靖天才
方景龙
魏丹
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第4期60-65,134,共7页
软件可靠性测试技术是保证软件质量的重要研究内容,尤其是对航空航天、金融机构等高信度复杂软件尤为重要。在现有研究的基础上,针对复杂软件UML模型场景消息粒度过大导致构建的Markov链使用模型描述软件的真实度不够的问题,提出了一种...
软件可靠性测试技术是保证软件质量的重要研究内容,尤其是对航空航天、金融机构等高信度复杂软件尤为重要。在现有研究的基础上,针对复杂软件UML模型场景消息粒度过大导致构建的Markov链使用模型描述软件的真实度不够的问题,提出了一种基于多层嵌套组合片段UML模型的Markov链使用模型的构建方法,最后结合实例对研究提出的模型构建方法做出应用分析,说明了算法的可行性,为更有效地构建Markov链使用模型提供了指导。
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关键词
可靠性测试
UML模型
嵌套组合片段
MARKOV链
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职称材料
题名
基于生成对抗网络的异质人脸图像合成:进展与挑战
被引量:
5
1
作者
黄菲
高飞
朱静洁
戴玲娜
俞俊
机构
杭州
电子科技
大学
计算机
学院
/
复杂
建模
与
仿真
教育部
重点
实验室
西安
电子科技
大学
综合业务网理论及关键技术国家
重点
实验室
/
电子
工程
学院
出处
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2019年第6期660-681,共22页
基金
国家自然科学基金(61601158,61971172,61971339,61836002,61702145)
中国博士后自然科学基金(2019M653563)
浙江省教育厅一般项目(Y201942162,Y201840785)
文摘
异质人脸图像合成旨在生成逼真、可识别的多种视觉形态的人脸肖像,包括画像、漫画等多种模态.异质人脸图像合成在公共安全和数字娱乐领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值,已成为当前研究热点之一.近年来,随着生成对抗网络的发展以及其在多种图像风格转换任务中的成功,研究人员利用生成对抗网络构建了多种异质人脸图像合成的新方法.本文简要回顾了异质人脸图像合成的发展历史,并从异质人脸图像合成的应用进展、模型结构、性能评估、数据集和定性分析等方面综述了该领域最新的关键技术的发展情况,展望了异质人脸图像合成面临的挑战以及其关键技术的发展趋势.
关键词
生成对抗网络
异质人脸图像合成
图像风格转换
深度学习
数字艺术
Keywords
generative adversarial networks
heterogeneous face synthesis
image style transfer
deep learning
digital art
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于Louvain算法的作者合著网络社区划分研究
被引量:
8
2
作者
褚叶祺
丁佳骏
机构
浙江工业
大学
图书馆
杭州
电子科技
大学
计算机
学院
复杂
系统
建模
与
仿真
教育部
重点
实验室
出处
《高技术通讯》
CAS
2021年第3期257-262,共6页
基金
教育部人文社会科学研究项目(17YJA870003)
浙江省社科联课题(21NDJC039YB)
+1 种基金
浙江工业大学校级科学研究基金(Z20160154)
浙江省图书馆学会学术研究课题(ZTXH2017A-08)资助项目
文摘
对作者合著网络进行社区划分有助于挖掘科研人员的合作和交流模式。采用Louvain算法将C-DBLP作者发文合作关系公开数据集进行了社区划分,并采用模块度对划分结果进行评估。结果表明,Louvain算法能够快速高效地处理具有数千个节点的网络,与LED算法和GN算法相比,能更有效地进行社区划分。研究结果揭示了各个学科不同的合作交流模式,有助于挖掘潜在的合作团体,为学科合作研究提供帮助。
关键词
作者合著网络
社区划分
Louvain
Keywords
co-authorship network
community detection
Louvain
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
融合知识表征的多模态Transformer场景文本视觉问答
被引量:
2
3
作者
余宙
俞俊
朱俊杰
匡振中
机构
杭州
电子科技
大学
计算机
学院
复杂
系统
建模
与
仿真
教育部
重点
实验室
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2022年第9期2761-2774,共14页
基金
国家重点研发计划资助(2020YFB1406701)
国家自然科学基金项目(62072147,62125201)
浙江省自然科学基金项目(LR22F020001,LY22F020028)。
文摘
目的现有视觉问答方法通常只关注图像中的视觉物体,忽略了对图像中关键文本内容的理解,从而限制了图像内容理解的深度和精度。鉴于图像中隐含的文本信息对理解图像的重要性,学者提出了针对图像中场景文本理解的“场景文本视觉问答”任务以量化模型对场景文字的理解能力,并构建相应的基准评测数据集TextVQA(text visual question answering)和ST-VQA(scene text visual question answering)。本文聚焦场景文本视觉问答任务,针对现有基于自注意力模型的方法存在过拟合风险导致的性能瓶颈问题,提出一种融合知识表征的多模态Transformer的场景文本视觉问答方法,有效提升了模型的稳健性和准确性。方法对现有基线模型M4C(multimodal multi-copy mesh)进行改进,针对视觉对象间的“空间关联”和文本单词间的“语义关联”这两种互补的先验知识进行建模,并在此基础上设计了一种通用的知识表征增强注意力模块以实现对两种关系的统一编码表达,得到知识表征增强的KR-M4C(knowledge-representation-enhanced M4C)方法。结果在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上,将本文KR-M4C方法与最新方法进行比较。本文方法在TextVQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,在不增加额外训练数据的情况下,测试集准确率提升2.4%,在增加ST-VQA数据集作为训练数据的情况下,测试集准确率提升1.1%;在ST-VQA数据集中,相比于对比方法中最好的结果,测试集的平均归一化Levenshtein相似度提升5%。同时,在TextVQA数据集中进行对比实验以验证两种先验知识的有效性,结果表明提出的KR-M4C模型提高了预测答案的准确率。结论本文提出的KR-M4C方法的性能在TextVQA和ST-VQA两个场景文本视觉问答基准评测集上均有显著提升,获得了在该任务上的最好结果。
关键词
场景文本视觉问答
知识表征
注意力机制
TRANSFORMER
多模态融合
Keywords
scene text visual question answering
knowledge representation
attention mechanism
Transformer
multimodal fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
面向复杂UML的Markov建模方法研究
被引量:
1
4
作者
靖天才
方景龙
魏丹
机构
杭州
电子科技
大学
计算机
学院
复杂
系统
建模
与
仿真
教育部
重点
实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第4期60-65,134,共7页
文摘
软件可靠性测试技术是保证软件质量的重要研究内容,尤其是对航空航天、金融机构等高信度复杂软件尤为重要。在现有研究的基础上,针对复杂软件UML模型场景消息粒度过大导致构建的Markov链使用模型描述软件的真实度不够的问题,提出了一种基于多层嵌套组合片段UML模型的Markov链使用模型的构建方法,最后结合实例对研究提出的模型构建方法做出应用分析,说明了算法的可行性,为更有效地构建Markov链使用模型提供了指导。
关键词
可靠性测试
UML模型
嵌套组合片段
MARKOV链
Keywords
reliability testing
UML model
nested combination fragment
Markov chain
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络的异质人脸图像合成:进展与挑战
黄菲
高飞
朱静洁
戴玲娜
俞俊
《南京信息工程大学学报(自然科学版)》
CAS
2019
5
下载PDF
职称材料
2
基于Louvain算法的作者合著网络社区划分研究
褚叶祺
丁佳骏
《高技术通讯》
CAS
2021
8
下载PDF
职称材料
3
融合知识表征的多模态Transformer场景文本视觉问答
余宙
俞俊
朱俊杰
匡振中
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2022
2
原文传递
4
面向复杂UML的Markov建模方法研究
靖天才
方景龙
魏丹
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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